机器学习学习(2)

基于数据流图的编程范式:声明式编程(Declarative Programming )、命令式编程(Imperative Programming );

声明式编程(Declarative Programming )

代表性框架:TensorFlow, CNTK, Caffe2

特点:用户只需要表达模型结构和需要执行的任务,无需关注底层的执行流程,框架提供计算图优化,让用户无需关心底层优化细节,但是对用户来说不容易调试。

命令式编程(Imperative Programming )

代表性框架:PyTorch, Chainer

特点:用户不仅表达模型结构,还需要表 达执行步骤,并且按照每一步定义进行执行,由于无法像声明式编程获取完整计算 图并优化后执行,所以难以提供全面的计算图优化,但是由于其简单易用,灵活性高,在模型研究人员中也有很高的用户基础,并不断在新的研究工作中被广泛使用,从而打下广泛的用户基础。

算子是构成神经网络的基本计算单元,对张量数据进行加工处理,实现了多种机器学习中常用的计算逻辑。

深度学习网络非常大->待求导函数复杂->难以高效的求解

图优化:

计算图的优化被定义为作为在计算图上的函数,通过一系列等价或者近似的 优化操作将输入的计算图变换为一个新的计算图。</

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